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title: "Proyecto Dashboard FSS"
author: "Fernando Sánchez Sánchez"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
    social: menu
    source_code: embed
runtime: shiny
---

```{r setup, include=FALSE}

if(!require(dplyr)){install.packages('dplyr')
  library(dplyr)
}

if(!require(flexdashboard)){install.packages('flexdashboard')
  library(flexdashboard)
}

if(!require(tidyverse)){install.packages('tidyverse')
  library(tidyverse)
}

if(!require(maps)){install.packages('maps')
  library(maps)
}

if(!require(mapdata)){install.packages('mapdata')
  library(mapdata)
}

if(!require(rworldmap)){install.packages('rworldmap')
  library(rworldmap)
}

if(!require(maptools)){install.packages('maptools')
  library(maptools)
}


if(!require(rworldxtra)){install.packages('rworldxtra')
  library(rworldxtra)
}

if(!require(countrycode)){install.packages('countrycode')
  library(countrycode)
}



if(!require(DT)){install.packages('DT')
  library(DT)
}

if(!require(ggplot2)){install.packages('ggplot2')
  library(ggplot2)
}

if(!require(readr)){install.packages('readr')
  library(readr)
}

if(!require(shiny)){install.packages('shiny')
  library(shiny)
}

if(!require(shinydashboard)){install.packages('shinydashboard')
  library(shinydashboard)
}

if(!require(knitr)){install.packages('knitr')
  library(knitr)
}

```

```{r}

datos <- read.csv("Datos depurados.csv")
datos <- as_tibble(datos)
#datos$cntry <- as.factor(datos$cntry)
#datos$gndr <- as.factor(datos$gndr)
```


Ranking de los países 
===================


Column {data-width=300}
-----------------------------------------------------------------------

### Confianza en los demás

```{r}



library(ggplot2)

medias_paises <- aggregate(cbind(ppltrst, pplfair, pplhlp) ~ cntry, data = datos, FUN = function(x) round(mean(x), 1))

# Calcular la media de ppltrst
media_ppltrst <- mean(medias_paises$ppltrst)

# Ordenar las medias de mayor a menor
medias_ordenadas <- medias_paises[order(medias_paises$ppltrst, decreasing = TRUE), ]

# Crear el gráfico de barras con ggplot2
ggplot(medias_ordenadas, aes(x = reorder(cntry, -ppltrst), y = ppltrst, fill = ppltrst)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "red", high = "green", name = "Confianza") +
  labs(x = "País", y = "Media de confianza", title = "Media de confianza por país") +
  ylim(0, max(medias_ordenadas$ppltrst) + 1) +
  geom_hline(yintercept = media_ppltrst, col = "red") +
  annotate("text", x = 1, y = media_ppltrst + 0.2, label = "Media de todos los países", hjust = -1.1, vjust = 0) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))

```

Column {data-width=300}
-----------------------------------------------------------------------
### Honestidad percibida en los demás

```{r}



library(ggplot2)

# Calcular la media de ppltrst
media_pplfair <- mean(medias_paises$pplfair)

# Ordenar las medias de mayor a menor
medias_ordenadas2 <- medias_paises[order(medias_paises$pplfair, decreasing = TRUE), ]

# Crear el gráfico de barras con ggplot2
ggplot(medias_ordenadas2, aes(x = reorder(cntry, -pplfair), y = pplfair, fill = pplfair)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "red", high = "green", name = "Honestidad") +
  labs(x = "País", y = "Media de Honestidad", title = "Media de Honestidad por país") +
  ylim(0, max(medias_ordenadas2$pplfair) + 1) +
  geom_hline(yintercept = media_pplfair, col = "red") +
  annotate("text", x = 1, y = media_pplfair + 0.2, label = "Media de todos los países", hjust = -1.1, vjust = 0) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))

```

Column {data-width=300}
-----------------------------------------------------------------------
### Altruismo percibido en los demás

```{r}



library(ggplot2)

# Calcular la media de ppltrst
media_pplhlp <- mean(medias_paises$pplhlp)

# Ordenar las medias de mayor a menor
medias_ordenadas3 <- medias_paises[order(medias_paises$pplhlp, decreasing = TRUE), ]

# Crear el gráfico de barras con ggplot2
ggplot(medias_ordenadas3, aes(x = reorder(cntry, -pplhlp), y = pplhlp, fill = pplhlp)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_gradient(low = "red", high = "green", name = "Altruismo") +
  labs(x = "País", y = "Media de altruismo", title = "Media de altruismo por país") +
  ylim(0, max(medias_ordenadas3$pplhlp) + 1) +
  geom_hline(yintercept = media_pplhlp, col = "red") +
  annotate("text", x = 1, y = media_pplhlp + 0.2, label = "Media de todos los países", hjust = -1.1, vjust = 0) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))

```

Análisis en función de variables demográficas
===================

```{r}

datos$grupo_edad <- cut(datos$agea, breaks = seq(15, 90, 15), labels = c("15 a 29", "30 a 44", "45 a 59", "60 a 74", "75 a 90"), include.lowest = TRUE)

datos$grupo_edad <- as.factor(datos$grupo_edad)



datos$etapa_educativa <- cut(datos$eduyrs, breaks = c(0, 6, 14, Inf),
                             labels = c("E. Primarios", "E. Secundarios",
                                         "E. Superiores"),
                             include.lowest = TRUE, right = FALSE)

datos$etapa_educativa <- as.factor(datos$etapa_educativa)


```

inputs {.sidebar data-height=150}
----------

```{r}
selectInput("pais_sel",label="Seleccione un país", choices=c("Todos",unique(datos$cntry)),selected="Todos")

```



Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------

### Diferencias en función del nivel educativo (`r reactive(input$pais_sel)`)



```{r}

medias_por_paises_edu <- aggregate(cbind(ppltrst, pplfair, pplhlp) ~ cntry + etapa_educativa, data = datos, FUN = function(x) round(mean(x), 1))

# Calcular las medias por etapa educativa
medias_etapa_educativa <- medias_por_paises_edu %>%
  group_by(etapa_educativa) %>%
  summarise(across(c(ppltrst, pplfair, pplhlp), ~ round(mean(.), 1)))

# Crear las filas para el país "Todos" con las medias correspondientes
filas_todos <- medias_etapa_educativa %>%
  mutate(cntry = "Todos")

# Agregar las filas al dataframe medias_por_paises
medias_por_paises_edu <- bind_rows(medias_por_paises_edu, filas_todos)

renderPlot({
  selected_country <- if (is.null(input$pais_sel) || input$pais_sel == "Todos") {
    "Todos"
  } else {
    input$pais_sel
  }
  
  df <- medias_por_paises_edu %>%
    filter(cntry == selected_country) %>%
    gather(key = "variable", value = "media", -cntry, -etapa_educativa)
  
  ggplot(df, aes(x = variable, y = media, fill = etapa_educativa)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    geom_text(aes(label = round(media, 1)), vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 0.9), color = "black", size = 3) +
    labs(x = "Variable", y = "Media", title = "Medias por nivel educativo y país") +
    scale_x_discrete(labels = c("Confianza", "Honestidad", "Altruismo")) +
    scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
    ylim(0, 10) +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")
})






```

### Diferencias en función de la edad (`r reactive(input$pais_sel)`)
```{r}

medias_por_paises <- aggregate(cbind(ppltrst, pplfair, pplhlp) ~ cntry + grupo_edad, data = datos, FUN = function(x) round(mean(x), 1))


# Calcular las medias por grupo de edad
medias_grupo_edad <- medias_por_paises %>%
  group_by(grupo_edad) %>%
  summarise(across(c(ppltrst, pplfair, pplhlp), ~ round(mean(.), 1)))

# Crear las filas para el país "Todos" con las medias correspondientes
filas_todos <- medias_grupo_edad %>%
  mutate(cntry = "Todos")

# Agregar las filas al dataframe medias_por_paises
medias_por_paises <- bind_rows(medias_por_paises, filas_todos)


renderPlot({
  selected_country <- if (is.null(input$pais_sel) || input$pais_sel == "Todos") {
    "Todos"
  } else {
    input$pais_sel
  }
  
  df <- medias_por_paises %>%
    filter(cntry == selected_country) %>%
    gather(key = "variable", value = "media", -cntry, -grupo_edad)
  
  ggplot(df, aes(x = variable, y = media, fill = grupo_edad)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    geom_text(aes(label = round(media, 1)), vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 0.9), color = "black", size = 3) +
    labs(x = "Variable", y = "Media", title = "Medias por grupo de edad y país") +
    scale_x_discrete(labels = c("Confianza", "Honestidad", "Altruismo")) +
    scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
    ylim(0, 10) +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")
})

```


Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------

### Diferencias en función del estado civil (`r reactive(input$pais_sel)`)



```{r}
medias_por_paises_ec <- aggregate(cbind(ppltrst, pplfair, pplhlp) ~ cntry + maritalb, data = datos, FUN = function(x) round(mean(x), 1))

# Calcular las medias por etapa educativa
medias_ec <- medias_por_paises_ec %>%
  group_by(maritalb) %>%
  summarise(across(c(ppltrst, pplfair, pplhlp), ~ round(mean(.), 1)))

# Crear las filas para el país "Todos" con las medias correspondientes
filas_todos <- medias_ec %>%
  mutate(cntry = "Todos")

# Agregar las filas al dataframe medias_por_paises
medias_por_paises_ec <- bind_rows(medias_por_paises_ec, filas_todos)

renderPlot({
  selected_country <- if (is.null(input$pais_sel) || input$pais_sel == "Todos") {
    "Todos"
  } else {
    input$pais_sel
  }
  
  df <- medias_por_paises_ec %>%
    filter(cntry == selected_country) %>%
    gather(key = "variable", value = "media", -cntry, -maritalb)
  
  ggplot(df, aes(x = variable, y = media, fill = maritalb)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    geom_text(aes(label = round(media, 1)), vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 0.9), color = "black", size = 3) +
    labs(x = "Variable", y = "Media", title = "Medias por estado civil y país") +
    scale_x_discrete(labels = c("Confianza", "Honestidad", "Altruismo")) +
    scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
    ylim(0, 10) +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")
})
```

### Diferencias en función del lugar de residencia (`r reactive(input$pais_sel)`)

```{r}
medias_por_paises_res <- aggregate(cbind(ppltrst, pplfair, pplhlp) ~ cntry + domicil, data = datos, FUN = function(x) round(mean(x), 1))

# Calcular las medias por etapa educativa
medias_res <- medias_por_paises_res %>%
  group_by(domicil) %>%
  summarise(across(c(ppltrst, pplfair, pplhlp), ~ round(mean(.), 1)))

# Crear las filas para el país "Todos" con las medias correspondientes
filas_todos <- medias_res %>%
  mutate(cntry = "Todos")

# Agregar las filas al dataframe medias_por_paises
medias_por_paises_res <- bind_rows(medias_por_paises_res, filas_todos)

renderPlot({
  selected_country <- if (is.null(input$pais_sel) || input$pais_sel == "Todos") {
    "Todos"
  } else {
    input$pais_sel
  }
  
  df <- medias_por_paises_res %>%
    filter(cntry == selected_country) %>%
    gather(key = "variable", value = "media", -cntry, -domicil)
  
  ggplot(df, aes(x = variable, y = media, fill = domicil)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    geom_text(aes(label = round(media, 1)), vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 0.9), color = "black", size = 3) +
    labs(x = "Variable", y = "Media", title = "Medias por lugar de residencia y país") +
    scale_x_discrete(labels = c("Confianza", "Honestidad", "Altruismo")) +
    scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
    ylim(0, 10) +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal")
})
```

Tablas dinámicas
===================



```{r}
datos.medias <- aggregate(cbind(ppltrst, pplfair, pplhlp) ~ cntry + gndr + grupo_edad + etapa_educativa + chldhhe + domicil + maritalb, data = datos, FUN = function(x) round(mean(x), 1))

colnames(datos.medias) <- c("País", "Género", "Grupo de edad", "Nivel educativo", "Vive con menores", "Lugar de residencia", "Estado civil", "Confianza", "Honestidad", "Altruismo")


datatable(datos.medias,
          caption = "Tabla muy buena",
          rownames = T,
          filter = "top",
          options = list(page.lenght = 25))

```


Acerca del estudio
===================

inputs {.sidebar data-height=400}
----------

Fuente:
European Social Survey. (2020). ESS round 10 - 2020. Democracy, Digital social contacts [Archivo de datos]. Recuperado de [https://www.europeansocialsurvey.org/data/]


Column {data-width=450}
-----------------------------------------------------------------------

### Contexto 



La Encuesta Social Europea (ESS) es una encuesta transnacional de carácter académico, fundada en 2001. Hasta la fecha se ha realizado en 40 países. Sus tres objetivos son, en primer lugar, supervisar e interpretar los cambios de actitudes y valores de los ciudadanos en Europa e investigar cómo interactúan con las cambiantes instituciones europeas; en segundo lugar, avanzar y consolidar métodos mejorados de medición de encuestas transnacionales en Europa y fuera de ella; y, en tercer lugar, desarrollar una serie de indicadores sociales europeos, incluidos indicadores de actitudes. La encuesta implica un estricto muestreo probabilístico aleatorio, un elevado índice de respuesta y rigurosos protocolos de traducción. 

La recogida de datos de la EES se basa en una entrevista cara a cara de una hora de duración. Debido al impacto de la pandemia de COVID-19 en la décima ronda, un total de 9 países cambiaron a un enfoque de autocumplimentación (web y papel), mientras que 22 países utilizaron el enfoque habitual de trabajo de campo cara a cara de la ESS. Además, los países que optaron por el enfoque presencial habitual pudieron utilizar entrevistas en vídeo como apoyo a las entrevistas en persona. Se recomienda precaución a la hora de realizar comparaciones entre países que utilicen el enfoque presencial y el autocumplimentado en la 10ª edición de la EES, y a la hora de realizar comparaciones de series temporales en un país que haya utilizado el enfoque de autocumplimentación en la 10ª edición.


### Variables 

La descripción de todas las variables y sus códigos se puede consultar en: https://ess-search.nsd.no/en/study/172ac431-2a06-41df-9dab-c1fd8f3877e7

Las variables dependientes analizadas son:

CONFIANZA - ppltrst - Most people can be trusted or you can't be too careful
A4 Using this card, generally speaking, would you say that most people can be trusted, or that you can't be too careful in dealing with people? Please tell me on a score of 0 to 10, where 0 means you can't be too careful and 10 means that most people can be trusted.

Value	Category
0	You can't be too careful
1	1
2	2
3	3
4	4
5	5
6	6
7	7
8	8
9	9
10	Most people can be trusted
77	Refusal*
88	Don't know*
99	No answer*
 *) Missing Value 


HONESTIDAD- pplfair - Most people try to take advantage of you, or try to be fair
A5 Using this card, do you think that most people would try to take advantage of you if they got the chance, or would they try to be fair?

Value	Category
0	Most people try to take advantage of me
1	1
2	2
3	3
4	4
5	5
6	6
7	7
8	8
9	9
10	Most people try to be fair
77	Refusal*
88	Don't know*
99	No answer*
 *) Missing Value 


ALTRUISMO - pplhlp - Most of the time people help or looking out for themselves
A6 Would you say that most of the time people try to be helpful or that they are mostly looking out for themselves?

Value	Category
0	People mostly look out for themselves
1	1
2	2
3	3
4	4
5	5
6	6
7	7
8	8
9	9
10	People mostly try to be helpful
77	Refusal*
88	Don't know*
99	No answer*
 *) Missing Value